城市电网规划中分布式电源容量的优化配置

论文摘要

在传统的城市电网规划基础上,考虑分布式电源对规划的影响。介绍分布式发电的研究背景及意义,分析电力系统的负荷特性,研究典型分布式电源(风力发电、光伏发电和燃气轮机发电)的发电特性。本文分析了分布式电源各组件的特性和基本原理,建立了一年8760个小时的风速、太阳辐射量数学计算模型和电力负荷、冷热负荷特性预测模型。针对分布式发电特性的非线性特征,采用改进的粒子群优化算法,将分布式电源各组件作为决策变量,以系统年收益作为目标函数,利用MATLAB软件编程,对分布式电源容量进行优化配置,将优化结果与传统城网规划结果进行比较,从系统年成本、收益和负荷特性等方面分析,得出对城网规划有一定帮助的结论。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 城市电网规划研究现状
• 1.3 分布式电源研究现状
• 1.3.1 风力发电研究现状
• 1.3.2 光伏发电研究现状
• 1.3.3 燃气轮机发电研究现状
• 1.3.4 其他分布式电源研究现状
• 1.4 本文主要工作
• 第二章 基于负荷特性叠加法的负荷预测
• 2.1 引言
• 2.2 电力负荷分类
• 2.3 电力负荷特性分析
• 2.3.1 重工业负荷特性
• 2.3.2 轻工业负荷特性
• 2.3.3 商业负荷特性
• 2.3.4 市政负荷特性
• 2.3.5 居民负荷特性
• 2.3.6 综合负荷特性
• 2.3.7 叠加法与同时率法的对比
• 2.4 冷负荷特性分析
• 2.5 热负荷特性分析
• 2.6 小结
• 第三章 分布式电源发电特性计算模型
• 3.1 引言
• 3.2 风力发电计算模型
• 3.2.1 风力发电综述
• 3.2.2 风速处理
• 3.2.3 风机功率计算
• 3.3 光伏发电计算模型
• 3.3.1 光伏发电综述
• 3.3.2 太阳辐射能计算
• 3.3.3 光伏电池功率计算
• 3.4 燃气轮机发电计算模型
• 3.4.1 燃气发电综述
• 3.4.2 发电原理
• 3.4.3 冷热电计算模型
• 3.5 小结
• 第四章 改进粒子群算法在分布式电源优化中的应用
• 4.1 引言
• 4.2 基本粒子群算法
• 4.3 改进粒子群算法
• 4.3.1 线性递减权重法
• 4.3.2 随机权重法
• 4.3.3 自适应权重法
• 4.4 带自适应权重的粒子群算法在分布式电源优化中的应用
• 4.4.1 目标函数
• 4.4.2 决策变量
• 4.4.4 约束条件
• 4.4.5 程序流程
• 4.5 小结
• 第五章 小区实例分析
• 5.1 引言
• 5.2 小区概况
• 5.2.1 电力负荷预测
• 5.2.2 冷负荷预测
• 5.2.3 热负荷预测
• 5.2.4 自然资源
• 5.3 电源安装约束条件
• 5.3.1 风机数量约束
• 5.3.2 光伏电池数量约束
• 5.3.3 燃气轮机数量约束
• 5.4 电源参数
• 5.4.1 风机参数
• 5.4.2 光伏电池参数
• 5.4.3 燃气轮机参数
• 5.4.4 其他参数设置
• 5.5 行业电价
• 5.6 运行结果及分析
• 5.6.1 运行结果
• 5.6.2 结果分析
• 5.7 小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况